ASP+Access 实现二级联动菜单

介绍了一个基于 AJAX 技术实现二级联动的全国地区数据库。该数据库采用 ACCESS 格式存储，并利用 AJAX 技术实现了省、市、县三级地区数据的动态联动查询，有效提升了用户体验。

介绍了一种基于Access实现全国省市区三级联动的方法，详细介绍了如何创建三张数据表，如何设置主从表关系，以及如何使用窗体和组合框实现级联选择。该方法简单易懂，可用于构建各种数据管理系统。

在网页开发中，省市县三级联动是一种常见的交互设计，用于地址选择或区域筛选。这项技术结合了jQuery库和Access数据库，能够帮助用户便捷地选择省、市、县（区）的层级关系。jQuery是一款轻量级的JavaScript库，简化了HTML文档遍历、事件处理、动画和Ajax交互，使开发者能更高效地编写JavaScript代码。在实现过程中，通过Ajax异步请求从后台获取省市县数据，实现动态更新DOM元素，展示相应的下拉选项，从而实现联动效果。

【二级Access考试复习资料】涵盖了数据结构、算法、数据库管理系统及相关数据操作的重要知识点。以下详细介绍这些知识点：1. 算法：是问题解决过程的描述，具备有限性、确定性、可行性，需有至少一输入和一输出。有限性指算法在有限时间内完成。2. 算法评估标准：包括时间复杂度和空间复杂度，前者衡量计算工作量，后者衡量存储空间需求。3. 算法分析：评估和优化算法效率。4. 数据项与数据字段：前者是最小数据单位，后者是最小访问单位。5. 数据结构的三个方面：逻辑结构、存储结构和数据操作。逻辑结构是数据抽象表示，存储结构是其在计算机中实现方式。6. 存储结构：需存储数据元素及其关系，不同逻辑结构有多种存储实现，影响数据处理效率。7. 数据库管理系统的语言：DDL用于模式定义和物理存取构建，DML用于数据操作，DCL用于安全性和完整性控制。8. 线性数据结构：如线性表、队列和栈，前者元素一对一关系，通常顺序存储。9. 栈：只允许在表尾插入和删除，遵循后进先出（LIFO）原则，包含入栈、出栈和读栈操作。10. 队列：只允许在队尾插入和队头删除，遵循先进先出（FIFO）原则。11. 循环队列和循环链表：实现元素循环移动，从任一节点能访问整个列表。12. 数据结构分类：逻辑结构（线性结构和非线性结构）和存储结构（顺序存储、链式存储、索引存储和哈希存储）。13. 数据库系统特点：数据集成性、高共享性、低冗余性、数据独立性和统一管理与控制。14. 排序算法：包括插入排序、选择排序和冒泡排序，适合接近有序数据表。15. 树形结构：如树和二叉树，每节点最多一个父节点，后者每节点最多两子节点。16. 二叉树遍历：包括前序、中序和后序遍历，二叉树特征如节点数量、深度和完全二叉树定义等。17. 二叉树性质：对任意二叉树的规律及特性讨论。

这个例子展示了如何使用 ACCESS 数据库来实现网页上的无刷新三级联动效果。 用户在第一级下拉菜单中选择一个选项后，第二级下拉菜单会根据第一级的选择动态更新选项，第三级下拉菜单也会根据第二级的选择动态更新选项，整个过程无需刷新页面，提供流畅的用户体验。

打开数据库时自动执行宏，名为 AutoExec；按住 Shift 键可阻止自动执行。

模块是以Visual Basic for Applications声明和过程为单位集成保存的组合。模块分为类模块和标准模块两种基本类型。每个模块中的过程均可是Function过程或Sub过程。

全国计算机等级考试二级教程，专为Access程序设计考试而设计的模拟软件。

Access模拟试题(二) 一、选择题 在软件生命周期中，能准确地确定软件系统必须做什么和必须具备哪些功能的阶段是：A. 概要设计B. 详细设计C. 可行性分析D. 需求分析 不属于软件工程的3个要素的是：A. 工具B. 过程C. 方法D. 环境 模拟试题内容涵盖知识点 Access模拟试题涵盖了软件工程基本概念、数据库系统核心要素、数据模型、程序设计风格、面向对象方法、软件设计原则等知识点。主要考查以下方面： 软件生命周期：需求分析阶段明确系统功能，确保开发目标一致，减少后期修改成本。 软件工程三要素：工具、过程、方法；不包括环境，构成开发框架。 数据库管理系统(DBMS)：作为核心，负责数据存储、管理与检索。 程序设计风格：注重可读性和简洁性，符号命名需描述性强。 关键题解 需求分析阶段是明确软件系统功能的关键，避免因改动带来的高成本。 软件工程要素包括工具、过程和方法，不包含环境。 Access数据库特性涉及事件、查询、宏操作、报表设计、系统常量、算术运算符等。 示例题目解析 数据库系统阶段的独立性：提供数据独立性，分离应用程序与存储细节。 Access中打开事件：窗口“加载”事件在第一条记录显示前发生。 交叉表查询：适合统计每个系的教师人数，并展示多维数据汇总。